फ़िबोनासी रिट्रेसमेंट रणनीति में फिबोनैचि क्लस्टर्स महत्वपूर्ण क्यों हैं?

फाइबोनैचि रानी: आज मैं & # 39; आप दिखा हूँ कैसे NQ में एक क्लस्टर की पहचान के लिए (अक्टूबर 2024)

फाइबोनैचि रानी: आज मैं & # 39; आप दिखा हूँ कैसे NQ में एक क्लस्टर की पहचान के लिए (अक्टूबर 2024)
फ़िबोनासी रिट्रेसमेंट रणनीति में फिबोनैचि क्लस्टर्स महत्वपूर्ण क्यों हैं?
Anonim
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ट्रेडर्स जो फिबोनाची रिट्रेसमेंट रणनीति का उपयोग करते हैं, उनका मानना ​​है कि बड़े मूल्य आंदोलन के बाद स्टॉक मार्केट में दिखाई देने वाले कुछ स्वाभाविक रूप से निरंतर जारी रखने वाले पैटर्न हैं। इन पैटर्नों की गहराई फाइबोनैचि अनुक्रम द्वारा उत्पादित किए गए समान अनुपात के साथ ढीले अनुरूप करने के लिए सोचा गया है। इन अनुपातों के एक अध्ययन के माध्यम से, व्यापारियों को उम्मीद है कि अस्थायी समर्थन और प्रतिरोध स्तर, स्थान लेन-देन और स्थान प्रतिवर्ती की पहचान होगी।

कभी-कभी, फिबोनैचि रिट्रेसमेंट का एक श्रृंखला फिबोनासी क्लस्टर में जोड़ा जा सकता है इन समूहों को आम तौर पर एक मूल्य चार्ट के किनारे पर एक संकीर्ण स्तंभ के भीतर ट्रैक किया जाता है, जिसमें गहरा छायांकन के क्षेत्रों द्वारा पहचाने जाने योग्य रेट्राट्राइज आवृत्ति के अधिक से अधिक डिग्री होते हैं।

एक समूह एक ऐसा क्षेत्र है जहां फिबोनैचि ट्रेडिंग उपकरणों की अमूर्त सार्वभौमिकता अधिक पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण के साथ ओवरलैप करती है। फिबोनैचि रिट्रेसमेंट छोटे निरंतरता पैटर्न से थोड़ा अधिक है। समान मूल्य बिंदुओं के साथ पाठ्यक्रम को उछाल और बदलने वाला पैटर्न, मूल्य चार्ट पर समर्थन और प्रतिरोध स्तर को उजागर कर सकते हैं।

संभावित समर्थन या प्रतिरोध रेखा की पुष्टि करने में मदद करने के लिए व्यापारी एक निश्चित कीमत बिंदु के आसपास रिट्रेसमेंट का उपयोग कर सकते हैं। चूंकि कई व्यापारिक रणनीतियों को सीमाओं और ब्रेकआउट के उपचार के आसपास का केंद्र होता है, फ़िबोनैचि क्लस्टर्स काउंटरट्रेन्ड ट्रेडिंग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं, स्टॉप लॉज रखने, लक्ष्य कीमत निर्धारित करने और ब्रेकआउट आउट होने और एंट्री पोजीशन का समय समाप्त कर सकते हैं।

फिबोनैचि क्लस्टर्स केवल रिट्रेसमेंट्स के समूह हैं; और खुद में, वे एक तर्क-चालित वित्तीय सूचक नहीं हैं वे सबसे अच्छी तरह से अन्य तकनीकी और मौलिक उपकरणों से परिपूर्ण हैं जो हाथ से वास्तविक सुरक्षा के बारे में डेटा और इतिहास को प्रतिबिंबित करते हैं।